JP6779229B2 - 自動イメージに基づくプロセスモニタリングおよび制御 - Google Patents
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Description
3×3水平ソーベルフィルタを用いたx方向のマスキングされた勾配画像の平均値
3×3水平ソーベルフィルタを用いたy方向のマスキングされた勾配画像の平均値
3×3水平ソーベルフィルタを用いたx方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差
3×3水平ソーベルフィルタを用いたy方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差
5×5水平ソーベルフィルタを用いたx方向のマスキングされた勾配画像の平均値
5×5水平ソーベルフィルタを用いたy方向のマスキングされた勾配画像の平均値
5×5水平ソーベルフィルタを用いたx方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差
5×5水平ソーベルフィルタを用いたy方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差。
Claims (12)
- プロセス非準拠性を検出するためのモデルを生成するための方法であって、
複数のウェハ画像を受信し、複数のウェハ画像の各ウェハ画像は一組のダイ画像を含み、
前記一組のダイ画像に対応する各ダイの検査結果を受信し、
ダイ画像の各組のダイ画像と1つ以上のセグメンテーションタイプに基づいて、前記ダイ画像の部分のみを表示するようにノイズをマスクするセグメントマスクを生成し、
プロセッサを用いて、各セグメントマスクを各ダイ画像に適用してマスキングされたダイ画像を生成し、各マスキングされたダイ画像に対する一組のメトリックを計算し、
前記プロセッサを用いて、メトリック、セグメントマスクおよびウェハ画像の1つ以上の統計的に重要な組み合わせをダイ検査結果に基づいて特定して、検出モデルを生成することを含む方法。 - さらに、前記プロセッサを用いて、ウェハ画像、セグメントマスクおよびメトリックの各組み合わせの結果のウェハ画像を生成し、各結果のウェハ画像は、対応する組み合わせに基づいた一組の結果のダイ画像を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上のセグメンテーションタイプは、前記ダイ画像の強度に基づいて中央ダイを確定し、前記中央ダイの画像を、前記中央ダイの強度ヒストグラムの値に基づいて閾値処理することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記値は10%未満、25%未満、50%未満、75%超および90%超の強度である、請求項3に記載の方法。
- 前記1つ以上のセグメンテーションタイプは、前記ダイ画像それぞれから中央ダイを差し引いて一組の差分ダイを生成し、一組の差分ダイの1つ以上の主成分を計算することを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記メトリックの組は、画像の平均値、画像の標準偏差、閾値処理されたマスキングされた画像の平均値、閾値処理されたマスキングされた画像の標準偏差、x方向のマスキングされた勾配画像の平均値、y方向のマスキングされた勾配画像の平均値、x方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差、y方向のマスキングされた勾配画像の標準偏差のうち1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
- 複数のウェハ画像は、青色光画像、赤色光画像、白色光画像、緑色光画像、暗視野画像、明視野画像および偏光画像のうち1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。
- ウェハ画像を受信し、検査結果を受信し、セグメントマスクを生成し、セグメントマスクを適用するステップは、付加的なウェハ画像に関して反復され、さらに、プロセッサを用いて、メトリック、セグメントマスクおよびウェハ画像の1つ以上の付加的な統計的に重要な組み合わせを、ダイ検査結果に基づいて特定して、検出モデルを強調することを含む、請求項1に記載の方法。
- プロセスの非準拠性を検出するための方法であって、
プロセス非準拠性を検出することが可能な予め定められたモデルを受信し、前記モデルは、マスキングされたダイ画像のメトリックの組み合わせに基づいており、前記モデルはセグメントマスク、メトリックおよびウェハ画像の一組の重要な組み合わせを含み、
一組のダイ画像を含むウェハ画像を受信し、
前記モデルの、前記ダイ画像の部分のみを表示するようにノイズをマスクするセグメントマスクを用いて前記ウェハ画像をマスキングし、
前記マスキングされた画像のメトリックを、セグメントマスクと前記モデルからのメトリックの対応する組み合わせに基づいて計算し、
前記ウェハ画像をマスキングするステップと、セグメントマスクと前記モデルからのメトリックの各組み合わせに基づいてメトリックを計算するステップを反復し、
前記計算されたメトリックと、前記モデルに基づいてプロセス状態を決定して、前記プロセスの準拠状態または非準拠状態を検出する、
ことを含む方法。 - プロセス非準拠性を検出するデバイスであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと電子的に通信する記憶装置と、
前記プロセッサと電子的に通信する通信ポートを備え、
前記プロセッサは、
1つのウェハの複数のウェハ画像を通信ポートで受信し、前記複数のウェハ画像のうち各ウェハ画像は一組のダイ画像を含み、
前記通信ポートで、前記一組のダイ画像に対応する各ダイの検査結果を受信し、
一組のセグメントマスクを生成し、前記セグメントマスクは、ダイ画像の各組のダイ画像と1つ以上のセグメンテーションタイプに基づいて、前記ダイ画像の部分のみを表示するようにノイズをマスクし、
各セグメントマスクを各ダイ画像に適用してマスキングされたダイ画像を生成し、各マスキングされたダイ画像に対して一組のメトリックを計算し、
ウェハ画像、セグメントマスクおよびメトリックの各組み合わせに対する結果のウェハ画像を生成し、各結果のウェハ画像は前記対応する組み合わせに対する一組の結果のダイ画像を含み、
前記結果のウェハ画像と前記ダイ検査結果に基づいて、統計学的に重要な組み合わせを特定して検出モデルを生成する、
ようにプログラムされているデバイス。 - 前記プロセッサはさらに、
各プログラムステップを付加的なウェハに対して反復し、
生成された検出モデルを、各ウェハに対する統計的に重要な組み合わせに従って微調整するようにプログラムされている、請求項10に記載のデバイス。 - 1つのウェハの複数のウェハ画像は、青色光画像、赤色光画像、白色光画像、緑色光画像、暗視野画像、明視野画像および偏光画像のうち1つ以上を含む、請求項10に記載のデバイス。
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